基于集成分類算法的電信客戶流失預(yù)測(cè)研究.pdf

1、客戶頻繁流失是蘇州電信發(fā)展中所面臨的一個(gè)嚴(yán)重問題，為減少或避免客戶的流失所帶來的高額利潤損失，論文介紹了一種行之有效的解決方案：首先，利用分類算法建立客戶流失預(yù)測(cè)模型，然后用此模型挖掘出哪些客戶將會(huì)流失，并分析出為什么他們要流失，最后，根據(jù)這些客戶的特征采取針對(duì)性的措施加以挽留。 在數(shù)據(jù)處理階段，從蘇州電信的業(yè)務(wù)模型中梳理出流失相關(guān)業(yè)務(wù)表，通過合適的ETL處理，運(yùn)行存儲(chǔ)過程實(shí)現(xiàn)把數(shù)據(jù)經(jīng)過抽取、轉(zhuǎn)換和加載后自動(dòng)導(dǎo)入需要的數(shù)據(jù)挖掘來

2、源表。然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，經(jīng)過數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)規(guī)約等處理，把基礎(chǔ)數(shù)據(jù)經(jīng)過預(yù)處理后得到試驗(yàn)數(shù)據(jù)。 選擇決策樹和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為基本分類算法，通過Bagging或者Boosting算法進(jìn)行集成，產(chǎn)生的集成分類算法能顯著提高分類性能，并將其應(yīng)用在蘇州電信經(jīng)營分析系統(tǒng)的客戶流失預(yù)測(cè)主題上。在分別對(duì)C4.5、C4.5+Bagging、C4.5+AdaBoost、BPN、BPN+Bagging、BPN+AdaBoost這六種分類算法的